干渉チャネル

情報理論では、干渉チャネルは、通信チャネルにおける干渉の影響を分析するために使用される基本モデルです。このモデルは、共有チャネルを介して通信する 2 組のユーザーで構成されます。このモデルが適用できる 2 つの例として、 近接する 2 人のモバイル ユーザー間の干渉の問題や、2 本の平行した固定回線間のクロストークの問題が挙げられます。

ポイントツーポイント チャネルでは、チャネルを通じて送信できる情報量は送信信号を歪めるノイズによって制限されますが、干渉チャネルでは他のユーザーからの信号の存在によっても通信が損なわれる可能性があります。ただし、送信される信号は完全にランダムではないため (そうでない場合はデコードできません)、受信機は不要な信号を部分的または完全にデコードすることで干渉の影響を軽減できる場合があります。

このチャネルの数学的モデルは次のとおりです。

ここで、: ${\displaystyle i\in \{1,2\}}$

• ${\displaystyle W_{i}}$ユーザーが送信するメッセージです。${\displaystyle i}$
• ${\displaystyle X_{i}}$はユーザーのチャネル入力シンボル（はシンボルのシーケンス）です。${\displaystyle X_{i}^{n}}$${\displaystyle n}$${\displaystyle i}$
• ${\displaystyle Y_{i}}$はユーザーのチャネル出力シンボル（はシンボルのシーケンス）です。${\displaystyle Y_{i}^{n}}$${\displaystyle n}$${\displaystyle i}$
• ${\displaystyle {\hat {W}}_{i}}$は、ユーザーによって送信されたメッセージの推定値であり、${\displaystyle i}$
• ${\displaystyle p(y_{1},y_{2}|x_{1},x_{2})}$は、条件付き確率分布によってモデル化されるノイズの多い無記憶通信路です。

このチャネルモデルの容量は一般には知られておらず、強い干渉や決定論的チャネルの場合など、特殊なケースについてのみ容量が計算されています。^[1]${\displaystyle p(y_{1},y_{2}|x_{1},x_{2})}$